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  • python随机生成数字
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    2020-11-21 02:25:08

    如何用Python编程随机产生10个随机整数,并输出这10个整数的和

    用Python编程产生10个随机整数,并整数的和,方法如下

    准备材料python、电脑

    1、需要加载的模块是:random。

    2、给出0到10之间的随机整数:import random,a = random.randint(0,10),print(a)。

    3、给出9到10之间的随机实数:import random,a = random.uniform(9,10),print(a)。

    4、从9、19、29、39、……、99之间,随机选取一个实数:import random,a = random.randrange(9, 100, 10),print(a)。

    5、从列表[5,6,7,8,9]里面,随机选取一个数:import random,a = random.choice([5,6,7,8,9]),print(a)。

    6、从一个字符串里面,随机选取一个字符:import random,a = random.choice("从一个字符串里面,随机选取一个字符!"),print(a)。

    7、随机打乱列表里面的字符顺序:import random,a = ["p","q","r","s","t","p","q","r","s","t","p","q","r","s","t",],random.shuffle(a),print(a)。

    8、从列表里面随机选取9个数字:import random,a = range(3,100,2),b = random.sample(a, 9),print(b)。

    如何用python编写一个产生1~100的随机数程序

    import random

    num=random.randint(1,100)

    print(num)

    python怎么随机生成一个数字

    from random import randint

    x=randint(1,10) #1<=x<=10

    print(x)

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    今天小编就生成随机数,整理了多个方式,方便大家在项目时,根据自己的需求,直接拿来套用即可,以下内容相当详细,具体来看看吧~

    说明:python中生成随机数主要用到random模块,方法主要包括:randint、uniform、random、sample、choice等几种常用方法;

    环境:Mac OS 10.14.6/Windows10、python3.7.3

    1、在[a, b]之间产生随机整数(randint方法)

    代码演示:import random;

    for i in range(2):

    ret = random.randint(1000, 9999)

    print("在[a, b]之间产生随机整数:random.randint(1000, 9999)=",ret)

    运行结果:

    2、[a, b]之间产生随机浮点数(uniform方法)

    代码演示:import random;

    for i in range(2):

    ret = random.uniform(1.0, 100.0)

    print("在[a, b]之间产生随机浮点数:random.uniform(1.0, 100.0) = ",ret)

    运行结果:

    3、在[0.0, 1.0)之间产生随机浮点数(random方法)

    代码演示:import random;

    for i in range(2):

    ret = random.random()

    print("在[0.0, 1.0)之间产生随机浮点数:random.random() = ",ret)

    运行结果:

    4、在样本samples中随机选择n个(sample方法)

    代码演示:import random

    samples = {"Mon", "Tue", "Wed", "Thu", "Fri", "Sat", "Sun" }

    for i in range(2):

    ret = random.sample(samples, 2)

    print("在样本samples中随机选择n个:random.sample(samples, 2) = ",ret)

    运行结果:

    5、在序列list1中随机选择1个(choice方法)

    代码演示:import random

    list1 = ("hello", "world", 'we', 'are', "learning", "python", 'very', 'good')

    for i in range(2):

    ret = random.choice(list1)

    print("在序列list1中随机选择1个:random.choice(list1) =",ret)

    运行结果:

    6、随机生成唯一流水号(时间戳)

    代码演示:import datetime;

    import random;

    for i in range (0,1):

    nowTime=datetime.datetime.now().strftime("%Y%m%d%H%M%S")

    randomNum=random.randint(0,99)

    if randomNum<=10:

    randomNum=str(0)+str(randomNum)

    uniqueNum=str(nowTime)+str(randomNum)

    print ("时间戳:",uniqueNum)

    7、随机生成验证码

    代码演示:import random

    def random_num():

    code = ''

    for i in range(4):

    ran1 = random.randint(0,9)

    ran2 = chr(random.randint(65,90))

    add = random.choice([ran1,ran2])

    code = ''.join([code,str(add)])

    return code

    rand_n = random_num()

    print("验证码:",rand_n)

    运行结果:

    大家可以根据自己的需求,调用上述python模块~如需更多python实用知识,点击进入云海天Python教程网。

    展开全文
  • python中常用的随机函数有:1)np.random.rand;2)np.random.randint;3)np.random.randn;4)np.random.random。1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn)根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1。其中dn...

    python中常用的随机函数有:1)np.random.rand;2)np.random.randint;3)np.random.randn;4)np.random.random。

    1. np.random.rand(d0, d1, ..., dn)

    根据给定维度生成[0,1)之间的数据,包含0,不包含1。其中dn表示每个维度的大小,n表示维度的个数。返回值为指定维度的array。

    举例:

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.rand(3, 2)4 print(x.shape)5 print(x)

    7

    8 """

    9 输出结果:10 (3, 2)11 [[0.55911292 0.5242528 ]12 [0.15812263 0.88402055]13 [0.50265009 0.65779738]]14 """

    2. np.random.randn(d0, d1, …, dn)

    randn函数返回一个或一组样本,具有标准正态分布,均值为0,标准差为1。其中dn表示每个维度的大小,n表示维度的个数。返回值为指定维度的array。

    举例:

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.randn(3, 2)4 print(x.shape)5 print(x)6

    7 """

    8 输出结果:9 (3, 2)10 [[-0.81758026 -0.0527769 ]11 [ 0.36913285 1.67281363]12 [ 0.83645057 -0.54296909]]13 """

    3. np.random.randint(low[, high, size])

    返回随机整数,范围区间为[low,high),包含low,不包含high。其中low为最小值,high为最大值,size为数组维度大小,dtype为数据类型,默认的数据类型是np.int。high没有填写时,默认生成随机数的范围是[0,low)。

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.randint(3)4 print(x)5 #1

    6

    7 x = np.random.randint(1,5)8 print(x)9 #3

    10

    11 x = np.random.randint(3, size=5)12 print(x)13 #[0 1 2 2 0]

    14

    15 x = np.random.randint(3, size=[2, 2])16 print(x)17 """

    18 [[2 0]19 [0 1]]20 """

    4. np.random.random([size])

    生成[0,1)之间的浮点数,与np.random.rand()功能类似。举例:

    1 importnumpy as np2

    3 x = np.random.random(size=[2, 2])4 print(x)5 """

    6 [[0.94329549 0.93561065]7 [0.33493102 0.67862068]]8 """

    numpy.random.random_sample(size=None)

    numpy.random.ranf(size=None)

    numpy.random.sample(size=None)

    上面三个函数同样具有类似的功能。

    5. np.random.choice(a[, size, replace, p])

    从一个给定的一维数组,生成一个随机样本.

    参数: a为一维数组类似数据或整数;size为数组维度;repalce参数为是否可以重复,当设置为FALSE时,不能出现重复的数据;p为数组中的数据出现的概率。

    a为整数时,对应的一维数组为np.arange(a)。

    1 importnumpy as np2

    3 """

    4 第一个参数值5对应的a,即传入的数据组5 第二个参数3就是数组的size,传入单值时,数据维度是一维的6 此处将生成一个一维数据包含3个小于5的整数的数组7 """

    8 x = np.random.choice(5, 3)9 print(x)10 #[4 0 4]

    11

    12 #给数组中每个数据出现的概率赋值

    13 x = np.random.choice(5, 3, p=[0.1, 0, 0.3, 0.6, 0])14 print(x)15 #[3 2 2]

    16

    17 #repalce参数为是否可以重复,当设置为FALSE时,不能出现重复的数据

    18 x = np.random.choice(5, 4, replace=False)19 print(x)20 #[2 4 1 0]

    21

    22 #也可以传入非数字、字符串的数组

    23 demo_list = ["lenovo", "sansumg","moto","xiaomi", "iphone"]24 x = np.random.choice(demo_list,size=(3,3))25 print(x)26 """

    27 [["sansumg" "sansumg" "xiaomi"]28 ["sansumg" "iphone" "sansumg"]29 ["lenovo" "xiaomi" "lenovo"]]30 """

    6. np.random.seed()

    生成随机数的种子,使得每次生成随机数相同。当我们设置相同的seed,每次生成的随机数相同。如果不设置seed,则每次会生成不同的随机数。

    举例:

    1 importtensorflow as tf2 importnumpy as np3 from sklearn.utils importcheck_random_state4

    5 x = np.random.randint(0, 10)6 print(x)7 #8

    8

    9 x = np.random.randint(0, 10)10 print(x)11 #9

    12

    13 np.random.seed(0)14 x = np.random.randint(0, 10)15 print(x)16 #5

    17

    18 np.random.seed(0)19 x = np.random.randint(0, 10)20 print(x)21 #5

    展开全文
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    在利用python代码进行开发或者测试中,难免会遇到一些需要输入随机值的相关操作,这里特意总结了一下:

    一、随机数字的生成

    (1)生成0-9(或其他数字段)中的一个(串)随机数字

    import random
    def create_random_int_number():
        """随机返回从0-9之间的整数"""
        return random.randint(0, 9)
        #也可以根据续修返回其他长度的数字,这里我返回1000-9999中的任意一个数字
        # return random.randint(1000, 9999)
        
    print(create_random_int_number())
    

    运行结果:8

    (2)生成0-9999(或其他数字段)之间的任意一个浮点数

    import random
    def create_random_float_number():
        """随机返回从0-9999之间的浮点数"""
        return random.uniform(0, 9999)
        
    print(create_random_float_number())
    

    运行结果:9393.133900249248

    (3)生成0-1之间的任意一个浮点数

    import random
    def create_random_0_1_number():
        """随机返回一个0-1之间的浮点数"""
        return random.random()
        
    print(create_random_0_1_number())
    

    运行结果:0.0803613273312489

    (4)随机选择数组中任意一个或几个元素

    import random
    def create_random_samples_from_list():
        """随机从ls数组中选2个元素"""
        ls = ["aaa", 1, 'class', 'createrandomsamplesfromlist', 9990]
        print(random.choice(ls))
        return random.sample(ls, 2)
    
    print(create_random_samples_from_list())
    

    运行结果:[1, ‘aaa’]

    二、随机大小写字母的生成

    (1)随机生成一个大写或小写的英文字母

    import random
    def create_random_string():
        """随机生成一个大写或小写的英文字母"""
        return random.choice(string.ascii_letters)
    
    print(create_random_string())
    

    运行结果:G

    (2)随机生成一串包含大写或小写的英文字母

    import random
    def create_random_strings():
        """随机生成一串包含大写或小写的英文字母"""
        return string.ascii_letters
    
    print(create_random_strings())
    

    运行结果:abcdefghijklmnopqrstuvwxyzABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ

    三、随机指定位数的字符+数组混合的字符串

    def create_string_number(n):
        """生成一串指定位数的字符+数组混合的字符串"""
        m = random.randint(1, n)
        a = "".join([str(random.randint(0, 9)) for _ in range(m)])
        b = "".join([random.choice(string.ascii_letters) for _ in range(n - m)])
        return ''.join(random.sample(list(a + b), n))
    
    print(create_string_number(9))
    

    运行结果:148k808S4

    展开全文
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